美国物理学会 信用:CC0公共领域 来自加州大学伯克利分校的机械工程师迈克尔·格尔纳和他的研究生斯里拉姆·巴拉思·哈里哈兰最近去了美国宇航局的约翰·H
俄亥俄州克利夫兰的格伦研究中心
在那里，他们将燃烧的物体扔进一个深竖井，研究在微重力条件下火是如何旋转的
格伦中心拥有一个零重力研究设施，其中包括一个模拟太空体验的实验下降塔
“你有五秒钟的微重力，”格尔纳说
研究人员点燃一根小石蜡芯，使其产生火焰旋转，并将其放下，一路研究火焰
在美国物理学会流体动力学分会第73届年会上，这样的实验可以帮助消防科学家回答两种问题
首先，它们阐明了在没有重力的情况下火可以燃烧的方式——甚至可能为宇航员提供保护措施
“如果有东西在燃烧，这可能是太空中非常危险的情况，”格尔纳说
其次，它可以帮助研究人员更好地理解重力在破坏性火灾的增长和蔓延中的作用
格尔纳说，在没有重力的情况下，火的燃烧方式不同
火焰更短——更宽
“我们看到了燃烧的真正减缓，”格尔纳说
“我们没有看到与普通重力相同的剧烈旋转
" 其他研究人员，包括新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的一个团队，介绍了计算流体动力学模型的新进展，该模型可以包含不同含水量的燃料
洛斯阿拉莫斯研究野火预测的博士后研究员、化学工程师亚历山大·约瑟夫森说，许多现有的环境模型对一个地区所有燃料的水分进行平均，但这种方法无法捕捉到自然界中发现的变化
他说，因此，这些模型可能会对野火行为做出不准确的预测
约瑟夫森说:“如果你在森林里行走，你会看到这里有木头，那里有草，而且有很多变化。”
干草、湿苔藓和垂枝的含水量不同，燃烧方式也不同
举例来说，火可能正在蒸发湿苔藓中的水分，与此同时它也在消耗干燥的树枝
“我们想探索当火穿过时，这些燃料之间的相互作用是如何发生的
" 洛斯阿拉莫斯的科学家与加拿大阿尔伯塔大学和加拿大林业局的研究人员合作，致力于改进他们的名为“火焰技术中心”(由罗德·林开发)的模型
他们的新发展适应水分含量和模拟燃料类型的其他特征的变化
加拿大林业局的研究员金妮·马歇尔最近开始将其模拟结果与加拿大北部北方森林的真实数据进行比较
在一次关于反应流的会议上，马修·博南尼，加州斯坦福大学马提亚斯·伊姆工程师实验室的研究生，描述了一种基于机器学习平台的野火蔓延新模型
Ihme说，预测火灾将在何时何地燃烧是一个复杂的过程，这是由复杂的环境影响驱动的
Ihme小组的目标是建立一个既准确又快速的工具，能够用于风险评估、预警系统和设计缓解策略
他们在一个名为TensorFlow的专门计算机平台上建立了他们的模型，该平台是由谷歌的研究人员设计的，用于运行机器学习应用程序
Ihme说，随着模型在更多物理数据的基础上进行训练，它对热量积累和火势蔓延动态的模拟得到了改进——并且变得更快
Ihme说，他很高兴看到先进的计算工具给野火预测带来了什么
“它曾经是一个非常实证的研究领域，基于物理观察，我们的社区致力于更基本的问题，”他说
但他说，将机器学习加入工具箱，展示了算法如何提高实验的保真度
“这是一条非常令人兴奋的道路，”他说
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